1 et 1 Restauration des forêts des algues australiennes
Google Australia utilise des données d’intelligence artificielle et satellite pour aider à régénérer les forêts géantes du géant le long du grand récif du sud de l’Océanie, un écosystème marin vital mais non reconnu. Grâce à son initiative future numérique, la société travaille avec des instituts de recherche pour cartographier 7000 km² de canopée d’algues, identifier les souches d’algues résistantes à la chaleur et soutenir les efforts de replantation ciblés. En Tasmanie, le varech géant ne couvre désormais que 5% de sa gamme historique, mais les premiers résultats montrent que la restauration menée par l’IA pourrait inverser ce déclin.
Le Leeds Teaching Hospital NHS Trust au Royaume-Uni lance des logiciels d’intelligence artificielle pour aider les radiologues à interpréter plus efficacement les rayons x thoraciques. L’outil est formé pour détecter jusqu’à 85 types de résultats cliniques, allant du cancer du poumon et de la pneumonie à l’accumulation de liquides, aux poumons effondrés ou aux tuyaux respiratoires à leur place et agit comme un copilote diagnostique en déclarant des anomalies potentielles pour la révision. En accélérant le diagnostic et en réduisant les possibilités de supervision, l’outil vise à obtenir les patients le bon traitement plus rapidement et avec une plus grande confiance.
3. Filtrage de données d’urgence
Peregrine Technologies, une société de logiciels basée en Californie, a développé une plate-forme que les sauveteurs utilisent pour développer des accidents complexes en temps réel. La plate-forme intègre des données provenant de sources telles que les lecteurs de plaques, les capteurs d’arrêt des véhicules et le centre d’appels 911, les analyse donc pour marquer des événements sérieux, suggérer des ressources à envoyer et soutenir la coordination entre les agences. Les sauveteurs accèdent au système via un tableau de bord déjà utilisé dans les départements de tout le pays.
4. Réduction des déchets d’eau
L’eau de Johannesburg, basée en Afrique du Sud, installe un contrôleur de pression intelligent et des capteurs de détection des pertes via son réseau d’eau pour prévenir les explosions de tuyaux et réduire la perte d’eau. Le système combine la surveillance de la pression dans les capteurs en temps réel et acoustiques qui détectent des sons inhabituels dans les tuyaux, aidant les équipes à identifier les pertes à l’avance, en particulier dans les zones à forte demande et les tuyaux plus anciens. L’entreprise prévoit d’installer 100 contrôleurs intelligents via son réseau d’eau qui vieillit d’ici la fin de ce mois.
5. Surveillance de la santé de la vache de l’intérieur
Les chercheurs de l’Université Purdue ont développé un robot médical qui surveille les systèmes digestifs des vaches de l’intérieur pendant de longues périodes. Contrairement aux outils traditionnels tels que les tests sanguins, qui n’offrent que de courts instantanés, cet appareil se déplace dans l’estomac de la vache et enregistre les données internes, telles que les niveaux de méthane, de température et de pH, tous de 10 à 20 secondes pendant la journée. Sa surveillance continue et réelle offre aux chercheurs une image plus riche des émissions digestives à la santé et aux émissions agricoles, contribuant à améliorer à la fois les soins des animaux et la surveillance environnementale.
Molemap, une entreprise de technologies de santé basée en Nouvelle-Zélande, utilise l’intelligence artificielle pour apporter le dépistage de l’expert du cancer de la peau aux patients dans les zones rurales et subir en Australie et en Nouvelle-Zélande. Les infirmières spécialement formées commencent des images de haute qualité de blessures cutanées dans les cliniques locales et dans les unités mobiles et chargent ces images sur un système central dans lequel l’outil AI Molemap, Kāhu Ai, les tumeurs potentielles des drapeaux pour les dermatologues qui travaillent à distance pour examiner. Ce modèle élargit l’accès aux traitements en formant en même temps la demande de ressources spécialisées.
7. Évaluations de la course artistique
L’évaluation de l’évaluation, une startup basée à New York, utilise l’intelligence artificielle pour accélérer les évaluations artistiques professionnelles pour les collectionneurs, les assurances et les établissements de crédit. Sa plate-forme analyse les données de plus de 20 sources, y compris les ventes de tunnels et d’indicateurs de marché, pour estimer les valeurs comparables et identifier. Des experts certifiés employaient ou contractent l’évaluation du bureau d’évaluation et signent les résultats pour respecter les normes juridiques et professionnelles. Les sociétés d’investissement telles que Oaktree Capital et Hivemind Capital Partners utilisent déjà le service pour obtenir des évaluations pour les œuvres d’art et la NFT, bénéficiant d’inversions plus rapides et de coûts inférieurs par rapport aux sociétés d’évaluation traditionnelles.
8. Prédiction de la dépression post-partum
Les chercheurs généraux de Brigham ont développé un modèle d’apprentissage automatique pour identifier le risque de dépression post-partum avant que les nouvelles mères ne quittent l’hôpital. L’outil analyse les dossiers médicaux électroniques, les facteurs socio-démographiques et les données de dépistage prénatal pour marquer les patients le plus à risque. Dans les tests, le modèle a exclu la dépression post-partum dans 90% des cas et a correctement fourni près de 30% des patients à haut risque qui ont développé la condition dans les 6 mois.
Rokid, une entreprise AR basée en Chine, a lancé des lunettes Rokid avec des caractéristiques de paiement intégrées. Les lunettes permettent aux utilisateurs de terminer les transactions manuelles libres en scannant les codes QR et en confirmant par voix, avec des détails de paiement affichés sur l’objectif. Les panneaux de lancement qui combinent le commerce avec des appareils portables réduisent le temps de transaction par rapport aux paiements QR mobiles.
10. jouer au badminton avec un robot
Eth Zurich, une université suisse, a développé un robot à quatre pattes qui peut jouer au badminton contre les humains. Le robot utilise des modèles pour former à l’apprentissage du renforcement pour maîtriser le jeu, garder une trace des trajectoires des navets et chronométrer ses oscillations. Les ingénieurs ont appris au système à imiter les vrais acteurs du badminton en analysant le gameplay et en régulant en continu en fonction des tentatives et des erreurs.